Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Система поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов на основе онтологии

Диссертация: Система поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов на основе онтологии
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Разработан алгоритм поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием, основанный на поиске правил и прецедентов принятия решений с использованием онтологии задач, моделей и методов стратегического управления. Алгоритм основан на использовании отношений между классами в онтологии, отображающих систему понятий задач стратегического управления предприятием на систему понятий… Читать ещё >

Содержание

  • ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В ТЕКСТЕ СОКРАЩЕНИЯ
  • ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ СТРАТЕГИЧЕСКОМ УПРАВЛЕНИИ ПРЕДПРИЯТИЕМ ТРУБОПРОВОДНОГО ТРАНСПОРТА НЕФТЕПРОДУКТОВ
    • 1. 1. Анализ содержания проблемы стратегического управления предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов
    • 1. 2. Анализ существующих методов стратегического управления предприятием
    • 1. 3. Обоснование необходимости подхода к стратегическому управлению предприятием, основанному на инженерии знаний
  • Выводы к 1 главе
  • ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ О ПРОЦЕССЕ СТРАТЕГИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЕМ
    • 2. 1. Разработка объектно-ориентированной модели процесса стратегического управления предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов
    • 2. 2. Объектно-ориентированная модель онтологии задач, моделей и методов принятия решений
    • 2. 3. Структура онтологии задач, моделей и методов стратегического управления предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов
  • Выводы ко 2 главе
  • ГЛАВА 3. МЕТОДИКА РАЗРАБОТКИ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ 81 3.1 Структура системы поддержки принятия решений и взаимодействие ее компонентов
    • 3. 2. Алгоритмы поддержки принятия решений на основе правил и прецедентов
    • 3. 3. Методика разработки системы поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием
  • Выводы к 3 главе
    • 4. РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ СТРАТЕГИЧЕСКОМ УПРАВЛЕНИИ ПРЕДПРИЯТИЕМ ТРУБОПРОВОДНОГО ТРАНСПОРТА НЕФТЕПРОДУКТОВ И ОЦЕНКА ЕЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ
      • 4. 1. Разработка программных средств для системы поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием
      • 4. 2. Поддержка принятия решений при выборе стратегического сценария развития предприятия трубопроводного транспорта нефтепродуктов
      • 4. 3. Оценка эффективности поддержки принятия решений в процессе материально-технического обеспечения стратегического управления предприятием
  • Выводы к 4 главе

Система поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов на основе онтологии (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность.

На сегодняшний день эффективность деятельности предприятия трубопроводного транспорта нефтепродуктов, в том числе экономическая, определяется не столько внешними факторами и состоянием окружающей среды, сколько умением эффективно организовать управляющие процессы внутри самого предприятия. При этом основными источниками проблем предприятий являются недостаточная формализованность целей и принятие необоснованных решений, недостаточно продуманное планирование бизнеса, неэффективное управление финансами, а также низкая эффективность принятия решений. Особенности систем управления предприятиями на современном этапе, как в России, так и за рубежом, связаны с необходимостью организации не только оперативного управления, но и стратегического. Повышение эффективности стратегического управления предприятиями в условиях жесткой конкурентной среды, заставляющей тщательно планировать перспективу на годы вперед и формировать научно обоснованные стратегии развития, является актуальной и трудно разрешимой проблемой.

В силу сложности проблем стратегического управления предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов необходимо обеспечить поддержку принятия решений. Задача поддержки принятия решений в процессе стратегического управления и планирования деятельности предприятия является одной из самых сложных и неоднозначных, что обусловлено нестационарностью экономических процессов, нестабильным состоянием современной экономики, вследствие чего принятие решений содержит фактор неопределенности. В диссертационной работе предлагается подход к разработке системы поддержки принятия решений, основанный на онтологии задач, моделей и методов стратегического управления.

Проблемы стратегического управления исследуются в работах М. Потера, A.A. Томсона и А.Дж. Стрикленда, И. Ансоффа, Д. П. Нортона и P.C. Каплана, Н.-Г. Ольве, Ж. Роя, М. Веттера, С. Штерна, B.C. Ефремова, О. С. Виханского, В. А. Виттиха, А. П. Панкрухина и др.

Проблемы поддержки принятия решений, аспекты инженерии знаний, проектирования информационных систем рассматривались в исследованиях таких ученых, как В. Н. Козлов, C.B. Смирнов, Г. С. Поспелов, Д. А. Поспелов, В. И. Вагин, Э. В. Попов, Э. А. Трахтенгерц, Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский, Ю. В. Тельнов, Б. Г. Ильясов, В. В. Миронов, Н. И. Юсупова, JI.A. Исмагилова, В. Е. Гвоздев, У. Г. Зиннуров и др. отечественных ученых, а также в трудах зарубежных ученых JI. Заде, П. Джексона, П. П. Грумпоса и др.

Вместе с тем вопрос разработки предметно-ориентированной системы поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием с использованием методов инженерии знаний остается недостаточно исследованным, что обусловливает актуальность выбранного направления исследований.

Предметом исследования являются процессы принятия решений при стратегическом управлении предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов, в том числе и в условиях неполноты или неопределенности информации об объекте управления.

Объектом исследования является система стратегического управления предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов.

Цель и задачи исследования

.

Целью настоящей работы является разработка системы поддержки принятия решений на основе онтологии задач, моделей и методов стратегического управления, а также разработка моделей и алгоритмов для повышения эффективности стратегического управления предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов.

Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:

1. Разработать комплекс моделей поддержки принятия решений на основе объектно-ориентированного и онтологического анализа процессов стратегического управления предприятием.

2. Разработать структуру системы поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием, включающую следующие компоненты: базу знаний, модуль оптимизации решений и онтологию, и определить их взаимодействие на основе результатов моделирования.

3. Разработать алгоритм поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием с использованием онтологии, а также правил и прецедентов в базе знаний.

4. Разработать методику построения системы поддержки принятия решений, а также информационные и программные средства для ее практической реализации.

5. Оценить эффективность системы поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов.

Методика исследования.

Результаты исследований базируются на методологиях объектно-ориентированного анализа и моделирования информационных систем, онтологического анализа, методах интеллектуального анализа данных, методах теории принятия решений и теории матричных игр.

На защиту выносятся.

1. Комплекс моделей процесса поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием, включающий объектно-ориентированную модель структуры классов предметной области, модели динамики взаимодействия классов в процессе поддержки принятия решений, а также онтологическую модель поддержки принятия решений.

2. Структура системы поддержки принятия решений, включающая базу знаний, модуль оптимизации решений и онтологию задач, моделей и методов поддержки принятия решений, разработанная на основе результатов моделирования процессов поддержки принятия решений при стратегическом управлении.

3. Алгоритм поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием, реализующий поиск решений с использованием правил и прецедентов принятия решений в проблемных ситуациях на основе онтологии.

4. Методика разработки системы поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием на основе онтологии.

5. Оценка эффективности системы поддержки принятия решений методом имитационного моделирования, а также анализ результатов оценки эффективности решения задач стратегического управления предприятием.

Научная новизна.

1. Научная новизна комплекса моделей поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием состоит в унификации представления знаний о задачах принятия решений в процессе управления предприятием и о математических моделях и методах оптимизации решений.

2. Предложена структура системы поддержки принятия решений, новизна которой состоит в том, что она включает базу знаний, модуль оптимизации решений и онтологию задач, моделей и методов принятия решений, обеспечивающие объективность и обоснованность выбора альтернатив решений.

3. Научная новизна алгоритма поддержки принятия решений состоит в иерархическом поиске решений в модуле правил и модуле прецедентов и обосновании решения задач стратегического управления на основе отображения в онтологии системы понятий задач стратегического управления на систему понятий математического моделирования процесса принятия решений с использованием методов оптимизации.

4. Новизна методики разработки системы поддержки принятия решений при стратегическом управлении состоит в интеграции преимуществ визуализации знаний экспертов с использованием языка Unified Modeling Language и онтологического анализа, что позволяет адекватно отобразить экспертные знания, а также обеспечить точность представления системы понятий процесса стратегического управления.

Практическая значимость.

— разработанный комплекс моделей системы поддержки принятия решений позволяет повысить полноту и точность представления знаний о процессе стратегического управления, и тем самым дает возможность руководству высшего звена предприятия повысить объективность и качество принимаемых решенийпредложенная методика позволяет средствами CASE-технологий разработать систему поддержки принятия решений в процессе стратегического управления предприятием на основе результатов объектно-ориентированного моделирования и онтологического анализа;

— разработанное алгоритмическое и программное обеспечение системы поддержки принятия решений позволяет осуществлять поиск решений с использованием правил и прецедентов принятия решений в проблемных ситуациях на основе онтологии и тем самым принимать более обоснованные решения.

Алгоритмическое и программное обеспечение системы поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием внедрено в ОАО «Уралтранснефтепродукт» при разработке модуля системы поддержки принятия решений в автоматизированной системе управления предприятием ОАО «Уралтранснефтепродукт».

Апробация работы.

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях: «Системный анализ в проектировании и управлении» (VIII международная научно-практическая конференция, Санкт-Петербург, 2004) — «Управление организацией: диагностика, стратегия, эффективность» (XIII международная научно-практическая конференция Санкт-Петербург, 2005) — «Computer Science and Information Technologies» (VII международная конференции CSIT'2005, 2007 Уфа, 2005, 2007) — «Бизнес взаимодействие» (11-я международная конференция, Мюнхен, Германия, 2005; «Стратегическое управление организацией: теория, методы, практика» (XIV международная научно-практическая конференция, Санкт-Петербург, 2006);

Интеллектуальные системы обработки информации и управления" (Семинар аспирантов и молодых ученых, Уфа, 2006, 2007) — «Системный анализ в проектировании и управлении» (XI международная научно-практическая конференция, Санкт-Петербург, 2007).

Публикации.

Основные положения и результаты исследования по теме диссертации опубликованы и непосредственно отражены в 13 работах, в том числе в 4 статьях, из них 3 — в рецензируемых журналах из списка ВАК, 9 материалах и трудах конференций.

Выводы к 4 главе.

1. Приведен пример поддержки принятия решений при выборе стратегического сценария развития предприятия трубопроводного транспорта нефтепродуктов, где выявлена оптимальная стратегия развития предприятия. Рассмотрен пример поддержки принятия решений в процессе материально-технического обеспечения стратегического управления.

2. Установлено, что коэффициент совпадения решений экспертов и СППР составляет 96,6%. В ходе эксперимента было выявлено, что в процессе реализации принятых ЛПР решений, 3,4% оказались ошибочным. При этом 2,8% решений СППР оказались более точными.

3. Предложенные средства системы поддержки принятия решений позволяют улучшить качественные характеристики эффективности процесса стратегического управления предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов за счет автоматизации процесса принятия решений, повышая его оперативность и обоснованность формируемых рекомендаций для принятия решений в условиях неопределенности.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

1. Разработан комплекс моделей процесса поддержки принятая решений при стратегическом управлении предприятием, включающий объектно-ориентированную модель структуры классов, модели динамики взаимодействия классов в процессе поддержки принятия решений, а также онтологическую модель поддержки принятия решений, что позволило определить структуру базы знаний и процедуры обработки различных форм представления знаний.

2. Разработана структура поддержки принятия решений, включающая базу знаний, модуль оптимизации решений и онтологию задач, моделей и методов поддержки принятия решений. Показано, что унификация моделей представления знаний систему понятий экспертов по управлению и описания моделей и методов оптимизации в онтологии позволяет обеспечить необходимую точность и обоснованность рекомендуемых решений.

3. Разработан алгоритм поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием, основанный на поиске правил и прецедентов принятия решений с использованием онтологии задач, моделей и методов стратегического управления. Алгоритм основан на использовании отношений между классами в онтологии, отображающих систему понятий задач стратегического управления предприятием на систему понятий математического моделирования процесса принятия решений, что позволяет формировать решения с использованием методов оптимизации.

4. Разработана методика построения системы поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием, а также разработаны информационные и программные средства для ее практической реализации. Особенность предложенной методики заключается в реализации принципов объектно-ориентированного и онтологического анализа на этапе моделирования, а также в разработке онтологии задач, моделей и методов на этапе формализации процесса поиска решений.

5. Проведена оценка эффективности системы поддержки принятия решений методом имитационного моделирования, а также проверки эффективности решения задач стратегического управления предприятием. Показано, что система поддержки принятия решений позволяет повысить объективность и качество принимаемых решений.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Автоматизированное проектирование информационно управляющих систем. Проектирование экспертных систем на основе системного моделирования / Г. Г. Куликов, А. Н. Набатов, А. В. Речкалов, Л. Р. Черняховская и др.- Уфимск. Гос. авиац. Техн. ун-т. — Уфа, 1999. -223с.
  2. С.А. Интеллектуализированные инструментальные системы в статистике и их роль в построении проблемно-ориентированных систем поддержки принятия решений. Обозрение прикладной промышленной математики. В. 4, 1997. Научное издательство «ТВП»
  3. A.B., Андрейчикова О. Н. Интеллектуальные информационные системы: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2004. — 424 с.
  4. И. Стратегическое управление. — М.: Экономика, 1989.
  5. А.И. Принятие управленческих решений в экономических системах: Учеб. пособие. Саранск: Мордов. ун-т, 1998. — 84 с.
  6. P.A., Ильясов Б. Г., Черняховская Л. Р. Проблемы управления сложными динамическими объектами в критических ситуациях на основе знаний. М.: Машиностроение, 2003. — 240 с.
  7. Базы знаний интеллектуальных систем / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский СПб: Питер, 2000. — 384 с.
  8. М.И., Шеремет А. Д. Теория экономического анализа: Учебник. -М.: Финансы и статистика, 1997. 416 с.
  9. Р., Дрейфус С. Прикладные задачи динамического программирования / Пер. с англ. М.: Наука, 1965. — 458 с.
  10. А.Н., Крумберг O.A. Федоров И. П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Рига, Зинатне, 1990. — 416 с.
  11. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование: с примерами приложений на С++. «Издательство Бином», «Невский диалект», 1998.-560 с.
  12. Буч Г., Рамбо Д., Джекобсон А. Язык UML: Руководство пользователя / Пер. с англ. М.: ДМК, 2000. 432 е.: ил.
  13. В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. -M.: Наука, 1988.-384 с.
  14. В.Р. Стратегическое управление: учеб. M.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2006. — 328 с.
  15. А.Дж. Энтропийные методы моделирования сложных систем. М.:Наука, 1975.
  16. Т.А., Червинская K.P. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Радио и связь, 1992. — 200 с.
  17. A.JI. Стратегическое управление: учеб. для студентов вузов, обучающихся по специальности «Менеджмент» / A.JI. Гапоненко, А. П. Панкрухин. 3-е изд., стер. — М.: Омега-JI, 2008. — 464 с.
  18. Д.В. Интеллектуальные информационные системы. Учеб. для вузов. М.: Высш. Шк., 2003. — 431 с.
  19. Т.А. Инновационная стратегия предприятия: учеб. пособие / Т.А. Гилева- Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. Уфа: УГАТУ, 2007. — 208 с.
  20. В.И., Самойлов В. В., Малов А. О. Современное состояние технологии извлечения знаний из баз и хранилищ данных // AI NEWS № 4 02 (52). С. 3−10.
  21. А.Г. Основы региональной экономики: Учебник для вузов. -М.: ГУ ВШЭ, 2001. 495 с.
  22. А. Визуальное моделирование в среде MATLAB.: Учебный курс СПб.: Питер, 2000.- 432 е.: ил.
  23. Джексон, Питер. Введение в экспертные системы / Пер. с англ.: Уч. пос. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. — 624 е.: ил.
  24. Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1976. -511с.
  25. Дюк В., Самойленко A. Data Mining: учебный курс. Спб: Питер, 2001.-368 с.
  26. Л.Г., Кутузов В. А. Экспертные оценки в управлении. М.: Экономика, 1978. 133 с.
  27. Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. -Новосибирск: Изд-во института математики СОАН, 1999. 270 с.
  28. .Г., Черняховская Л. Р., Герасимова И. Б. и др. System and Information Models of Knowledge Formation // Proceedings of the 2nd International Workshop on Computer Science and International Technologies, Ufa, Russia, September 18−23, 2000, v.l.
  29. Интеллектуальное управление производственными системами. Кусимов С. Т., Ильясов Б. Г., Исмагилова Л. А., Валеева Р. Г. М.: Машиностроение, 2001. — 327 с.
  30. Интеллектуальные системы автоматического управления / Под ред. И. М. Макарова, В. М. Лохина. М.: Физматлит, 2001. — 576 с.
  31. Интеллектуальные системы управления с использованием нечеткой логики: Учебное пособие / В. И. Васильев, Б.Г. Ильясов- Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. Уфа, 1995. — 80 с.
  32. Э., Аргила К. Структурные модели в объектно-ориентированном анализе и проектировании. М.: Лори, 1999. — 264 е.: ил.
  33. Г. Номенклатура CASE-средств и виды проектной деятельности // Системы управления базами данных 1997. — № 2.
  34. Е.Ю., Литвинцева Л. В., Поспелов Д. А. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах / Под ред. Д. А. Поспелова.- М.: Наука, 328 с.
  35. Кватрани Т. Rational Rose 2000 и UML. Визуальное моделирование: Пер. с англ. М.: ДМК Пресс, 2001.- 176 с.
  36. Ю.И. Ситуационное управление большими системами. М.: Энергия, 1974. — 135 с.
  37. Дж. Разработка Web-приложений с использованием UML / Пер. с англ. М.:Издательский дом «Вильяме», 2001. — 288 е.: ил.
  38. В.В., Гареев А. Ф., Васютин C.B., Райх В. В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. М.: Издатель Молгачева C.B., Издательство Нолидж, 2001. — 496 с.
  39. В.Е. Сети Петри. M.: Наука, 1984.
  40. A.A. Основы теории и практики динамического моделирования социально-экономических объектов и прогнозирования их развития. М., 1998. — 392 с.
  41. B.C., Ковалевский С. С., Косяченко С. А. и др. Теоретические основы проектирования оптимальных структур распределенных баз данных // Серия «Информатизация России на пороге XXI века». М.:СИНТЕГ, 1999. -660 с.
  42. О.И., Мечитов А. И., Мошкович Е. М. и др. Выявление экспертных знаний (процедуры и реализации). М.: Наука, 1989. — 128 с.
  43. О.И., Мошкович Е. М. Качественные методы принятия решений. М.: Наука. Физматлит, 1996. 304 с.
  44. A.B. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. — 304 с.
  45. A.B. Самоучитель UML. СПб.: БХВ-Петербург, 2001.304 с.
  46. Логический подход к искусственному интеллекту: От модальной логики к логике баз данных / Пер. с франц.- Тейз А., Грибомон П., Юлен Г. и др. М.: Мир, 1998. — 494 е., ил.
  47. Дж. Искусственный интеллект: стратегии методы решения сложных проблем: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2003. -864с.
  48. Маклаков C.B. BP Win, ER Win. CASE-средства разработки информационных систем. M.: ДИАЛОГ МИФИ, 1999. — 256 с.
  49. В. Развитие моделей принятия решений: проблемы, парадоксы и перспективы. // Банковские Технологии. 2000. — № 3.
  50. H.H. Введение в MATLAB 6. M.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2 002 352с.
  51. Ю.Н., Филимонова О. Ю., Бенамеур Лиес Методы и алгоритмы идентификации и прогнозирования в условиях неопределенности в нейросетевом логическом базисе. -М.: Горячая линия-Телеком, 2003. 2005 с.
  52. В.В., Юсупова Н. И. Иерархические модели ситуаций и их реализация (на англ. языке) // Труды Российско-Китайского семинара. Уфа: Изд. УГАТУ, 1999. — С. 125−129.
  53. В.В., Юсупова Н. И. Исследование иерархической ситуационной модели с трехзначными предикатами в АСУ техническими объектами // Принятие решений в условиях неопределенности: Межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 2000. — С. 7−15.
  54. Моделирование ситуационной базы знаний на основе объектно-когнитивного анализа / JI.P. Черняховская, P.A. Шкундина, М. С. Угрюмов // Искусственный интеллект в XXI веке: сб. статей всерос. науч.-техн. конф. Пенза, 2003. С. 22−24.
  55. Р. Дж. Базы данных и UML. Проектирование. М.: Лори, 2002. — 420 с.
  56. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/ Под ред. Д. А. Поспелова. М.: Наука, 1996. — 312 с.
  57. Д.А., Тулупьев А. Л., Ромашова М. Н. Вычисление согласованных оценок истинности в вероятностных и нечетких фрагментах знаний // Труды СПИИРАН. В. 1, т.2 Спб: СПИИРАН, 2002. — 312 с.
  58. В.Д. Принятие решений при многих критериях (учебно-методическое пособие). СПб: Изд-во «Ютас», 2007, 104 с.
  59. Объектно-ориентированные модели представления корпоративных знаний / Л. Р. Черняховская, P.A. Шкундина, И. В. Осипова // Успехи современного естествознания: науч.-теорет. журн. М.: Академия Естествознания, 2003, № 7. С. 88.
  60. Организация поддержки принятия решений на основе прецедентов с помощью онтологии предметной области / P.A. Шкундина // Искусственный интеллект в XXI веке: сб. статей всерос. науч.-техн. конф. Пенза, 2005. С. 7072.
  61. Организация поддержки принятия решений при управлении бизнес-процессами на основе Web-технологий / P.A. Шкундина, М. С. Угрюмов // Информационные технологии в экономике, бизнесе и образовании: 5 междунар. студенч. конгресс. М.: МЭСИ, 2001. С. 126−127.
  62. С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981. — 312 с.
  63. Г. С. Приобретение знаний интеллектуальными системами. -М.: Наука, 1997.-312 с.
  64. .Н. Избранные труды. T.l. М.: Наука, 1983. 432 с.
  65. Поддержка принятия решений по стратегическому управлению промышленным предприятием на основе онтологии задач и методов управления / Муксимов П. В. // НЕФТЕГАЗОВОЕ ДЕЛО
  66. Поддержка принятия решений при управлении сложными производственными системами на основе онтологической базы знаний / Черняховская Л. Р., Старцева Е. Б., Муксимов П. В., Макаров К. А. // Вестник УГАТУ, № 7 (25), Т.9, 2007
  67. Г. С., Поспелов Д. А. Искусственный интеллект и прикладные системы. -М.: Знание, 1985. 43 с.
  68. Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука. — Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. — 288 с.
  69. Представление и использование знаний: Пер. с япон. / Под ред. X. Уэно, М. Исидзука. М.: Мир, 1989. — 220 с.
  70. Прикладные нечеткие системы: Пер. с япон./ К. Асаи, Д. Ватада, С. Иваи и др.- под редакцией Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. М.: Мир, 1993.-368с
  71. Приобретение знаний / Пер. с япон.- Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. -М.: Мир, 1990.-304 с., ил.
  72. И.Д. Теория игр и исследование операций: Учебное пособие. 2-е издание.-М.: Гелиос АРВ, 2006.-368 с.
  73. А.И. Философия компьютерной революции. М.: Политиздат, 1991. -287 с.
  74. Дж., Якобсон А., Буч Г. UML: специальный справочник. -СПб.: Питер, 2002. 656 е.: ил.
  75. Региональная статистика: Учебник / Под ред. Рябцева В. М., Чудилина Г. И.-М., 201.-380 с.
  76. Д., Скотт К. Применение объектного моделирования с использованием UML и анализ прецедентов: Пер. с англ. М.: ДМК Пресс, 2002. — 160 с.
  77. А.Н., Одинцов С. Советующие информационные системы в экономике: Учеб. пособие для вузов. М.: ЮНИТИ, 2000. — 312 с.
  78. В.П. Интеллектуальные информационные системы в экономике: Учебное пособие / Под ред. д.э.н., проф. Тихомирова. М.: Издательство «Экзамен», 2003. — 496 с.
  79. Д., Пилиньский М., Рутковский JI. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер. с польск. И. Д. Рудинского. -М.: Горячая линия Телеком, 2004. — 452 с.
  80. Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1991. — 224 с.
  81. В.В. Системы объединения данных из разнородных источников: принципы реализации и архитектура обработки данных для обучения систем принятия решений // Труды СПИИРАН. В. 1, т.2 Спб: СПИИРАН, 2002.-312 с.
  82. A.A. Концепции построения и реализации информационных систем, ориентированных на анализ данных // Системы управления базами данных. 1996. — N4. — С. 55−70.
  83. Системный анализ в системе управления магистральных нефтепродуктопроводов / Муксимов П. В. // Системный анализ в проектировании и управлении: Труды VIII Международной научно-практической конференции. Часть 1 Спб.: Изд-во «Нестор», 2004, с. 117−119
  84. Системный анализ и принятие решений: Словарь-справочник: учеб. Пособие для вузов/Под ред. В. Н. Волковой, Козлова В. Н. М.: Высш. шк, 2004. -616 с.
  85. Скотт К. UML. Основные концепции: Пер. с англ. M.: Издательский дом «Вильяме», 2002. — 144 с.
  86. C.B. Онтологический анализ предметных областей моделирования// Известия Самарского научного центра РАН. 2001. Т.З. — № 1.-С. 62−70.
  87. .Я. Моделирование систем: Практикум: Учеб. пособие для вузов/ Б. Я. Советов, С. А. Яковлев. 3 изд. стер. — М.: Высш. школа, 2005.295 с.:ил.
  88. Э. Корпоративные хранилища данных. Планирование, разработка, реализация. Том. 1.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001.-400 с.
  89. Статические и динамические экспертные системы: Учеб. пособие / Э. В. Попов, И. Б. Фоминых, Е. Б. Кисель, М. Д. Шапот. М.: Финансы и статистика, 1996. — 320 с.
  90. Г. Автоматическая обработка, хранение и поиск информации. Нью-Йорк, 1968 / Пер. с англ.: под ред. А. И. Китова. — М.: Сов. Радио, 1973,-560 с.
  91. Ю.В. Интеллектуальные информационные системы в экономике: Учебное пособие. М.: СИНТЕГ, 2002. — 316 с.
  92. Ю.Ф. Проектирование систем управления знаниями // AI NEWS № 4 02 (52). С. 29−34
  93. Ф.Е. Высокоорганизованные системы // Большие системы: Теория, методология, моделирование. -М.: Наука, 1971. с.85−94.
  94. Э.А. Субъективность в компьютерной поддержке управленческих решений. Серия «Системы и проблемы управления». М.: СИНТЕГ, 2001.-256 с.
  95. Э.А., Степин Ю. П. Методы компьютерной поддержки формирования целей и стратегий в нефтегазовой промышленности. М: Синтег, 2007. — 344 стр.
  96. Э.А., Степин Ю. П., Андреев А. Ф. Кромпьютерные методы принятия управленческих решений в нефтегазовой промышленности. -М.: СИНТЕГ, 2005, 592 е., илл.
  97. Трофимов С.А. Case-технологии: Практическая работа в Rational Rose М.: ЗАО «Издательство БИНОМ», 2001 г. — 272 е.: ил.
  98. Трояновский Математическое моделирование в менеджменте. М.: РДЛ, 2002.
  99. А.Л. Поддержание непротиворечивости фрагментов знаний с оценками доверия и правдоподобия. Информационные технологии и интеллектуальные методы. Выпуск № 3. СПИИРАН, Санкт-Петербург, 1999. С. 72−97.
  100. Управление динамическими системами в условиях неопределенности / С. Т. Кусимов, Б. Г. Ильясов, В. И. Васильев и др. М., Наука, 1998. — 452 с.
  101. Р.В., Черняховская Л. Р., Низамутдинов М. М. Информационная поддержка процессов анализа и оценки инвестиционных проектов: Учебное пособие. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. Уфа, 2001. — 120с.
  102. Ю.Н., Прохоров A.B. Семантика информационных технологий: Опыты словарно-тезаурусного описания. С предисловием А. И. Новикова. М.: МГУП, 2002. — 368 с.
  103. Формирование предметной онтологии / P.A. Шкундина, М. С. Угрюмов // Системный анализ в проектировании и управлении: VI междунар. науч.-практ. конф. СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2006. С. 56−59.
  104. Дж. Мировая динамика. М., 1978. — 168 с.
  105. Т. Стратегия и планирование. СПб.-.Питер, 2001.
  106. А.П., Гаврилова Т. А., Белов Д. Л. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. — 608 с.
  107. JI.P., Никулина Н. О., Старцева Е. Б., Шерман М. Д. Разработка экспертной управляющей системы для управления корпоративной сетью АСУП //Управление в сложных системах: Межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 1995.-с. 135−141.
  108. Л.Р., Шкундина P.A., Осипова И. В. Объектно-ориентированные модели представления корпоративных знаний. // Успехи современного естествознания. 2003. — № 7. — С.88
  109. М. Интеллектуальный анализ данных в системах поддержки принятия решений // Открытые системы. 1997. — № 4. — С.30−35.
  110. Е.В., Чхартишвили А. Г. Математические методы и модели в управлении: Учеб. пособие. М.: Дело, 2002. — 440 с.
  111. Л. В. Способы аналитической обработки данных для поддержки принятия решений // СУБД. 1998. — № 4−5.
  112. Экономико-математические модели оценки крупномасштабных инвестиционных проектов: Учебное пособие / Р.В.Фаттахов- под ред. акад. Д. С Львова. Уфа: УГАТУ, 2001.-100 с.
  113. Экспертные системы, принципы работы и примеры / Пер. с англ. А. Брукинг, П. Джонс, Ф. Кокс и др.- Под ред. Р.Форсайта. М.: Радио и связь, 1987.- 224 с.:ил.
  114. И.Ю. Автоматизированные системы принятия решений. -М.: Наука, 1983. 88 с.
  115. P.M., Заболотский В. П. Научно-методологические основы информатизации. СПб.: Наука, 2000. — 455 с. 69 ил.
  116. Юсупова Н. И, Фаттахов Р. В., Фридлянд A.M., Тарасова Т. Д. Интеллектуальный подход к прогнозированию экономических показателей и модели оценки проектов в условиях нестабильной экономики: Препринт монографии / УНЦ РАН. Уфа, 2001 48с.
  117. Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2004. — 320 с.
  118. Acorn, T. and Walden, S. SMART: Support Management Automated Reasoning Technology for Compaq Customer Service // Innovative Applications of Artificial Intelligence 4, AAAI, Menlo Park, California, 1992.
  119. , A. & Plaza, E. (1994). Case Based Reasoning: Foundational Issues, Methodological Variations, and System Approaches. AI Communications, 7(i). pp 39−59.
  120. D.Norton, R. Kaplan «The Balanced Scorecard: translating strategy into action», Harvard Business Press, 1996.
  121. D.Norton, R. Kaplan «Using the Balanced Scorecard as a Strategic Management System», Harvard Business Review, January- February 1996.
  122. Guarino N., Giaretta P. Ontologies and Knowledge Bases. Towards a Terminological Clarification // In: Towards Very Large Knowkedge Bases. N.J.I. Mars (ed.), IOS Press, Amsterdam, 1995.
  123. K. Jensen. Introduction to the Theoretical Aspects of Coloured Petri Nets" // A Decade of Concurrency Lecture Notes in Computer Science, Springer Verlag, 1994, vol. 803. pp. 230 272.
  124. K.-D.Althoff and S. Wess, Case-Based Knowledge Acquisition, Learning and Problem Solving for Diagnostic Real World Tasks // Proceedings European Knowledge Acquisition Workshop, EKAW91, 1991.
  125. Kandel A., Bayat W. Fuzzy sets, fuzzy algebra and fuzzy statistics // Proc. IEEE. 1078. Vol. 66, № 12. P. 1619 1639.
  126. Robinson J.A. A machine-oriented logic based on the resolution principle. Journal of the Association for Computer Machinery, 1965, 12, p. 23- 41.
  127. В.Г. Индикативное планирование в системах управления социально экономическими процессами Электронный ресурс. http://www.budgetrf.ru/Publications/Education/msu/econbacmanagement/publicad ministration/200 l/articles/publadm09article000.htm154
  128. Примеры правил, регламентирующих процесс обеспечения предприятия материально-техническими ресурсамина основании проведения тендераправила Содержание правила Комментарий
  129. Rule-11 Тендерноепредложение (?х) л ПоложениеопорядкеобеспеченияМТС (?у) —> Ьа8Тендернаядокументация (?х,?у) Тендерное предложение оформляется на основе Положения по обеспечению потребности предприятия в материально-технических ресурсах
  130. Rule-12 Тендерноезаявление (?х) л ЬазЗаявитель (?у, ?а) л ЬазПринято (?а, ?Ь) л abox: hasValue (?b, «принято») —> Победительтендера (?а) Победитель тендера заявитель, представивший наиболее выгодное предложение
  131. Rule-13 Процедурапроведениятендера (?х) а Ьа8Количествопредложений (?х, ?а) а swrlb: greaterThan (?a, 2) л результаттендера (?х, ?с) —> abox: hasValue (?c, true) Тендер признан состоявшимся, если количество предложений больше 1
  132. Rule-14 Экономическийкритерий (?х) —> Критерий оценки поставщика (?х)
  133. Rule-1 5 Техническийкритерий (?х) —> Критерий оценки поставщика (?х)
  134. Rule-1 6 Сервисныйкритерий (?х) —"• Критерий оценкипоставщика (?х)
  135. Rule-1 7 Маркетинговыйпоказатель (?х) —" Критерийоценкипоставщика (?х)
  136. Rule-18 Стоимость поставки (?х) —> Экономическийкритерий (?х)
  137. Rule-19 Срок поставки (?х) —>• Экономическийкритерий (?х)
  138. Rule-110 Условия оплаты (?х) —>¦ Экономическийкритерий (?х)
  139. Rule-ll 1 Транспортировка (?х) —" Техническийкритерий (?х)
  140. Rule-l12 Хранение (?х) —>¦ Техническийкритерий (?х)
  141. Rule-113 Степень соответствия требуемым техническим характеристикам (?х) —"Техническийкритерий (?х)
  142. Примеры правил для выбора математической модели и метода принятия решенийправила Содержание правила Комментарий
  143. Ыи1е-21 Задачапринятиярешения (?х) л ЬазЧислолицпринимающихрешение (?у, ?а) л Аналитическаямодель (?у) —>¦ аЬох: ИазУа1ие (?а)
  144. Яи1е-22 Задачапринятиярешения (?х) л аЬох: ЬазРгоре!1у (?х, ?с) л аЬох: ЬазУа1ие (?с, «Статическая») л Аналитическая модель (?г) —> Модельматематического программирования (?г)
  145. Ыи1е-26 Методпринятиярешений (?х) л —> аЬох: Ьаз1пс1тс1иа1(?х, нечеткийметодпринятиярешений)
  146. Яи1е-27 Задачапринятиярешения (?х) лЬа8Числолицпринимающих^ешение (?у, ?а) а Аналитическаямодель (?у) —аЬох:КазУа1ие (?а)
  147. Дискретное моделирование (?у)
  148. Rule-210 Задачапринятиярешения (?х) л abox: hasProperty (?x, ?у) л abox: hasValue (?y, «Многокритериальная») л Методпринятиярешений (?г) —> Метод анализаиерархий (?2)
  149. Rule-211 Задачапринятиярешения (?х) л abox: hasProperty (?x, ?у) л abox: hasValue (?y, «Детерминированная») л Критерийпринятиярешений (?г) —>• abox: hasIndividual (?z, КритерийГурвица)
  150. Rule-212 Задачапринятиярешений (?х)) л abox: hasValue (?y, «Нечеткость») л —> abox: hasIndividual (?x, Модель композиции нечетких отношений)
  151. Rule-213 Задачапринятиярешения (?х)лИа8Числолицпринимающихрешение (?у, ?а) л Аналитическаямодель (?у) —> abox: has Value (?a,"Многокритериальная")
  152. Rule-214 Задачапринятиярешения (?х) Aabox: hasProperty (?x, ?с) л abox: hasValue (?c, «Статическая») л Аналитическаямодель (?г) —> Модельматематическогопрограммирования (?г)
  153. Rule-215 Задачапринятиярешения (?х) л abox: hasProperty (?x, has Дискретность) л Модельматематическогопрограммирования (?у) —> Дискретноемоделирование (?у)
  154. Rule-216 Задачапринятиярешения (?х) л abox: hasProperty (?x, ?у) л abox: hasValue (?y, «Многокритериальная») л Методпринятиярешений (?г) —> Методанализаиерархий (?г)
  155. Rule-217 Задачапринятиярешения (?х) л abox: hasProperty (?x, ?у) л abox: hasValue (?y, «Многокритериальная») а Методпринятиярешений (?2) —> Методпоследовательныхуступок (?2)
  156. Rule-218 Задачапринятиярешения (?х) a abox: hasProperty (?x, ?у) a abox: hasValue (?y, «Многокритериальная») а Метод принятия решений (?г)
  157. МетодпоискаПарето оптимальныхрешений (?г)
  158. Ыи1е-219 Задачапринятиярешения (?х) л аЬох: ЬазРгоре11у (?х, ?у) л аЬох: ЬазУа1ие (?у, «Детерминированная») л Критерийпринятия^ешений (?2) —> аЬох:11аз1пс1тс1иа1(?7, Критерий Гурвица)
  159. ОАО «АК"ТРАНСНЕФТЕПРОДУКТ»
  160. ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО «УРАЛЬСКОЕ ОБЪЕДИНЕНИЕ ТРУБОПРОВОДНОГО ТРАНСПОРТА НЕФТЕПРОДУКТОВ»
  161. ОАО «УРАЛТРАНСНЕФТЕПРОДУКТ»
  162. Юридический адрес: 450 057, Россия, Республика Башкортостан, г. Уфа, ул. Цюрупы, 8.1. На № 1. Дата /6. г. 1. От20 г.
  163. Тел: (347) 272−23−28, факс: (347) 273−59−86,телетайп: 162 526 Нота1. Е-таН: [email protected]. ОГРН 1 020 202 554 162
  164. ИНН 274 053 773 КПП 25 250 001
  165. В диссертационный совет Д-212.288.03
  166. Уфимского государственного авиационного технического университета1. АКТ ВНЕДРЕНИЯ
Заполнить форму текущей работой

На отлично!